如何将包含多边形坐标列的.csv文件导入到geodataframe？

要将包含多边形坐标列的.csv文件导入到geodataframe，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库和模块：

import pandas as pd
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Polygon

1. 使用pandas库的read_csv()函数读取.csv文件，并将其存储为一个DataFrame对象：

df = pd.read_csv('your_file.csv')

1. 创建一个空的几何列，用于存储多边形对象：

df['geometry'] = None

1. 遍历DataFrame的每一行，提取多边形坐标列的值，并使用shapely库的Polygon函数创建多边形对象，并将其赋值给几何列：

for index, row in df.iterrows():
    coordinates = row['polygon_coordinates_column'].split(';')
    polygon = Polygon([(float(coord.split(',')[0]), float(coord.split(',')[1])) for coord in coordinates])
    df.at[index, 'geometry'] = polygon

请注意，上述代码中的polygon_coordinates_column应替换为包含多边形坐标的列的名称。

1. 将DataFrame转换为geodataframe对象：

gdf = gpd.GeoDataFrame(df, geometry='geometry')

现在，你可以使用geopandas库的各种功能和方法来处理和分析这个geodataframe对象了。

以上是将包含多边形坐标列的.csv文件导入到geodataframe的步骤。在这个过程中，我们使用了pandas库来读取和处理.csv文件，使用geopandas库来创建和操作geodataframe对象，使用shapely库来创建多边形对象。这种方法适用于将包含多边形坐标的数据导入到geodataframe中，以便进行地理空间分析和可视化等操作。

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参考链接：

• pandas官方文档
• geopandas官方文档
• shapely官方文档